[{"content":"The software industry is entering a phase where the boundary between a tool and a worker is dissolving. For two decades, the dominant economic model for digital innovation was Software-as-a-Service (SaaS). We built platforms that acted as force multipliers for human employees. You bought a license for Salesforce or Figma so that your sales team or designers could be more efficient. The work itself, however, remained a human-led endeavor. The software was the infrastructure; the human was the labor.\nThis is changing. We are moving toward a model where the software is the labor. This paradigm, often referred to as Service-as-Software, represents a fundamental shift in how organizations procure value. Instead of buying access to a tool to do the work, companies are beginning to \u0026ldquo;hire\u0026rdquo; software to deliver the outcome directly. This transition is not merely a technological iteration but a restructuring of the global services economy.\nThe predecessors: SaaS and Tech-Enabled Services # Understanding the distinction between Service-as-Software and its predecessors requires examining the models it seeks to replace. Traditional SaaS was revolutionary because it decoupled software from physical infrastructure. It offered high margins and low distribution costs, but its scalability was still tied to the customer\u0026rsquo;s ability to provide human labor to operate the tools. A company with more customers needed more licenses, and consequently, more employees.\nThen there are tech-enabled services. This model, often seen in business process outsourcing (BPO) or consulting, uses proprietary software to make human employees more efficient at delivering a service. While this provides a better experience for the customer, who is buying a finished product rather than a tool, it is economically constrained. The gross margins are lower than SaaS, and the operation is still limited by the complexities of managing a human workforce. Scaling requires hiring, which introduces overhead and linear costs.\nRobotic Process Automation (RPA) attempted to bridge this gap by automating repetitive tasks. It offered a glimpse into a world where software replaces human labor, but it was fragile. RPA requires rigid rules and structured environments. It functions as a sequence of hard-coded scripts. If an invoice format changes or an email arrives with ambiguous phrasing, the RPA bot fails, requiring a human to intervene. RPA could not handle the \u0026ldquo;messy\u0026rdquo; reality of unstructured business data.\nThe Service-as-Software model # Service-as-Software, enabled by AI agents, circumvents these limitations by introducing reasoning into the workflow. Unlike RPA, which executes instructions, AI agents operate by pursuing goals. They can process unstructured text, images, and non-deterministic requests. They adapt to changes in their environment without manual reprogramming.\nIn this model, you do not buy an AI tool for your legal team; you hire an AI paralegal. You do not buy an IDE extension for your developers; you hire an AI software engineer. The shift is from selling a productivity multiplier to selling the work product itself 1. This allows vendors to target payroll and outsourced services budgets—which are orders of magnitude larger than IT budgets. It is a migration from the IT budget to the services budget.\nThe economic implications are significant. Because the marginal cost of compute (inference) is collapsing, the cost of \u0026ldquo;digital labor\u0026rdquo; is falling much faster than human labor ever could. While traditional SaaS has near-zero marginal costs, Service-as-Software does have higher COGS due to GPU requirements. However, unlike human services, these costs do not scale linearly with headcount. Once an agentic workflow is established, it can handle a near-infinite volume of tasks with software-like scalability 2.\nIdentifying the jobs to be done # For leadership, the challenge is identifying where this model provides the most value. We can look at this through the lens of How AI changes our jobs to be done. Much of the corporate structure is composed of intermediate steps—reports, documentation, coordination—that exist only because we lacked the technology to achieve the outcome directly.\nService-as-Software works best in areas where intellectual work is the majority of the task, but the \u0026ldquo;judgement\u0026rdquo; requirements are manageable. Software engineering, legal review, and financial reporting are prime candidates because they are predominantly about intellectual synthesis and rules-based logic. As I noted in Is AI more tech? Or less?, we are developing the ability to mix algorithmic-rigid systems with human-flexible decision points. Service-as-Software allows us to automate the \u0026ldquo;intelligence\u0026rdquo; while reserving human judgment for the most ambiguous or high-stakes scenarios 3.\nFrom operator to orchestrator # This transition changes the role of the senior manager and the CTO. In the SaaS era, the goal was to select the right tools and ensure the staff was trained to use them. In the Service-as-Software era, the goal is to orchestrate a fleet of autonomous services. The human role shifts from being an operator of software to being an architect of reliable outcomes.\nOrganizations that cling to the \u0026ldquo;tool-based\u0026rdquo; mindset will find themselves burdened with high labor costs and slow execution. The competitive advantage will shift to those who can effectively integrate AI agents into their core business processes, treating them not as additions to the tech stack, but as a scalable, digital workforce. This is the great budget migration: moving from paying for seat licenses and human hours to paying for delivered outcomes 4.\nThe software is no longer just helping us do the work. The software is the work.\nThoughtworks: Service-as-software: A new economic model for the age of AI agents\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nMichael Burnett: From SaaS to \u0026lsquo;Service-as-Software\u0026rsquo;: How AI Is Repricing the Global Services Economy\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nSequoia Capital: Services: The New Software\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nHFS Research: Ditch same-old SaaS and differentiate with Services-as-Software\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\n","date":"10 kwietnia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/posts/what-is-service-as-software/","section":"","summary":"","title":"Service as software: The software is the work","type":"posts"},{"content":"","date":"10 kwietnia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/tags/software/","section":"Tags","summary":"","title":"Software","type":"tags"},{"content":"","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/posts/","section":"","summary":"","title":"","type":"posts"},{"content":"","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/tags/ai/","section":"Tags","summary":"","title":"Ai","type":"tags"},{"content":"","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/tags/innovation/","section":"Tags","summary":"","title":"Innovation","type":"tags"},{"content":"Wykorzystanie AI jest często motywowane dążeniem do poprawy wydajności. Organizacje analizują istniejące procesy i pytają, jak duże modele językowe mogą je przyspieszyć. To pragmatyczne podejście, ale niesie ze sobą ryzyko przeoczenia transformacyjnego potencjału AI; traktuje ono AI jak szybszego konia, a nie jak silnik spalinowy. Kiedy postrzegamy AI wyłącznie jako narzędzie do automatyzacji istniejących zadań, nie dostrzegamy, że często zmienia ona naturę „zadań do wykonania” (jobs to be done).\nTeoria Jobs to be Done1 Claytona Christensena mówi, że klienci nie kupują produktów ani usług; oni je „zatrudniają” do wykonania konkretnych zadań. W kontekście korporacyjnym zatrudniamy procesy, oprogramowanie i pracowników, aby osiągnąć określone cele strategiczne. Niebezpieczeństwo polega na pomyleniu środków z celami. Duża część naszej organizacyjnej machiny – raporty, spotkania, dokumentacja – to budowane latami kroki pośrednie. Nie są one zadaniem samym w sobie.\nAI wymusza zastanowienie się co warto optymalizować a staje się zbędne. Na przykład: utrzymanie korporacyjnej bazy wiedzy. Przez lata firmy inwestowały w wiki i repozytoria, zatrudniając dedykowany personel i dbając o aktualizacje. Zadaniem do wykonania nigdy nie było „prowadzenie wiki”; było nim „zapewnienie pracownikom dostępu do rzetelnych informacji”. Jeśli AI potrafi na żądanie syntezować odpowiedzi z surowego repozytorium dokumentów, pośredni krok w postaci statycznej bazy wiedzy staje się zbędny. Automatyzacja tego procesu byłaby błędem; celem jest całkowite wyeliminowanie go.\nPodobny wzorzec widać w obszarze software. Od dawna kładziemy nacisk na kompleksową dokumentację kodu. Zadaniem do wykonania jest umożliwienie programiście zrozumienia i utrzymania systemu. Jeśli agent AI potrafi wyjaśnić złożoną funkcję lub wygenerować plik readme na bieżąco, wartość pisania i utrzymywania dokumentacji maleje. Wartością zawsze był rezultat (zrozumienie) a nie artefakt (dokumentacja).\nTa zmiana obejmuje również rozwój kapitału ludzkiego. Szkolenia korporacyjne często koncentrują się na zdobywaniu umiejętności w zadaniach, które mogą już nie wymagać ludzi. Jeśli \u0026ldquo;job\u0026rdquo; to „analiza kwartalnych danych sprzedażowych”, a AI potrafi przeprowadzić tę analizę autonomicznie, szkolenie młodszego analityka z obsługi makr w arkuszach kalkulacyjnych jest nieefektywną alokacją zasobów. Szkolenie zamiast tego może skupiać się na interpretowaniu wyników pracy AI i podejmowaniu na ich podstawie decyzji.\nCo więcej, AI demokratyzuje kompetencje techniczne, pozwalając pracownikom nietechnicznym na wykonywanie zadań, które wcześniej wymagały specjalistycznych umiejętności. Menedżer marketingu może teraz stworzyć prototyp aplikacji lub wygenerować zapytania SQL, bez czekania na dostępność inżynierów. Zmniejsza się dystans pomiędzy pomysłem a jego wdrożeniem. Zmienia to rolę zespołu technicznego. Jeśli managerowie mogą tworzyć kod, technologia musi zapewnić jakość, bezpieczeństwo i niezawodność.\nPojawienie się AI wymaga przemyślenia naszych nawyków organizacyjnych. Zadaniem jest powrót do fundamentów i pytanie o to, jaki postęp próbujemy osiągnąć. Odpowiedzi prawdopodobnie ujawnią, że wiele zadań, które tak pilnie optymalizowaliśmy, nie jest już w ogóle potrzebnych. Organizacje, które odniosą sukces, to te, które wykorzystają AI nie tylko po to, by robić rzeczy lepiej, ale by robić lepsze rzeczy.\nCompeting Against Luck, Clayton M. Christensen\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\n","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/posts/ai-changes-jtbd/","section":"","summary":"","title":"Jak AI zmienia nasze „jobs to be done”","type":"posts"},{"content":"","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/tags/jobs-to-be-done/","section":"Tags","summary":"","title":"Jobs to Be Done","type":"tags"},{"content":"","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/tags/management/","section":"Tags","summary":"","title":"Management","type":"tags"},{"content":"","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/","section":"MKCG.PL","summary":"","title":"MKCG.PL","type":"page"},{"content":"","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/tags/strategy/","section":"Tags","summary":"","title":"Strategy","type":"tags"},{"content":"","date":"22 lutego 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/tags/","section":"Tags","summary":"","title":"Tags","type":"tags"},{"content":"","date":"17 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/tags/projects/","section":"Tags","summary":"","title":"Projects","type":"tags"},{"content":" Overview # VocalFibre is a customer research and interview platform.\nIts outstanding feature is ability to collect customer CRM data using open-ended questions. Dialogues are designed in a way that enable attribute extraction without explicitly asking for it. Users do not need to know all answers and do not need to know what they precisely need. Dialogue engine extracts information in real time and shifts conversation accordingly as it goes.\nKey features # Structured, ready-to-use conversation templates for industry verticals. Can be deployed in days. Designed to identify customer needs and preferences with natural, open conversation. Extracts meaningful data from vague and chaotic responses. Voice and text channels, including telephony support. Polish language support with correct inflection and cultural context EU data residency. Independent platform with full DevOps support. Key technologies # VocaFibre is built on industry standards:\nLiveKit for low latency voice communication, WebRTC and telephony integration. LLamaIndex for complex document processing and agentic workflows. ","date":"17 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pages/vocal-fibre/","section":"","summary":"","title":"VocalFibre","type":"pages"},{"content":"","date":"17 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/tags/voicebots/","section":"Tags","summary":"","title":"Voicebots","type":"tags"},{"content":"Knowledge is becoming commodity. Most of it is just a prompt away. So, when hiring or training employees, which skills are defensible and stand the test of AI?\nThe three key differentiating factors of your employees vs AI are:\nInsider info. Soft skills. Mental models they know and apply. Let\u0026rsquo;s break them down.\nInsider info # This is all your people know about the business, clients and processes. Many of these things are likely not documented anywhere and LLMs have no way to know. Having said that, some industry insights are (increasingly) accessible. Books, websites, blog posts and social networks, like Reddit contain valuable information. Not everything your employees know, but still. This may also be your employees discuss proprietary topics with AI chats at home and LLMs learn.\nSoft skills # It is ability to understand others, make sense of their feeligs, their body languages, moods, preferences and best mates. Some people are great at navigating this space and have ability to deliberately and positively influence own and others\u0026rsquo; performance via relationship building. This is not accessible to LLMs at all, because they are not present in the environment to be able to see. One may argue that emails and chats give access, but it is out of context, stripped of non-verbal communication, moods, health and surroundings.\nMental models # \u0026ldquo;An internal representation of external reality\u0026rdquo;.1 This is what people use to guide their cause-and-effect understanding and decision making. To name few:\nBeing aware of cognitive biases and their mechanics. Example: anchoring. Normal distribution and its applications. Ability to understand human behavior and motivations. Game theory This is the toughest one to crack for AI, because AI has no means to apply it. The required features are just not there; AI can\u0026rsquo;t distinguish imagination from reality and has very rudimentary ability to reason. Regardless of what marketing teams of model vendors tell you, AI reasoning is currently algorithmic (\u0026ldquo;hardcoded\u0026rdquo;), lacking human flexibility and independence. Existing methods are brittle and time consuming (i.e. \u0026ldquo;chain of thought\u0026rdquo;). We are able to simulate executive functions with reinforcement learning but we fail to make AI reason autonomously. And on top of these unreliable methods, AI has now way to experience reality; it mostly only read about it.\nSo what? # Lack of autonomy mixed with unpredictability makes your AI reckless or idle. It does not know when to reason and why. Without this skill, mental models are indistinguishable and vague. Why would AI use them? How would it choose between them?\nFor us, mental models are transferable knowledge that enables us to reason and organize knowledge. They allow us to make sound decisions based on insider info, relationships, experience and common knowledge. Interestingly, mental models do not make much sense as a theory. It takes time and practice to learn to apply them.\nBecause of all the above, if there is one skill to bet on in the age of AI, I bet on mental models. Hiring them and teaching them is my secret team productivity booster.\nBreakdown for reference # Skill Transferable? Accessible to AI? Is AI able to learn it? Insider info No Partly Yes Soft skills Yes No Yes Mental models Yes Yes No Mental Model, Wikipedia\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\n","date":"17 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/posts/in-the-post-ai-world-look-for-mental-models/","section":"","summary":"","title":"In the post AI-world, your employees need mental models","type":"posts"},{"content":"","date":"17 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/tags/recruitment/","section":"Tags","summary":"","title":"Recruitment","type":"tags"},{"content":" Active projects # VocalFibre # Open questions customer interview and research with voice and text. Read more.\nMówisz / Mieszkasz # Rich-data leads acquisition platform via customer interviews for the real estate sector.\n","date":"17 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pages/projects/","section":"","summary":"","title":"Projects","type":"pages"},{"content":" Przewaga strukturalna # Sztuczna inteligencja skłoniła wiele sektorów gospodarki do przyjrzenia się technologii od nowa. Najczęściej, motorem zmian mają być startupy. Środowiska korporacyjne odbiera się jako nadmiernie ostrożne i oporne. W rzeczywistości, duże organizacje są strukturalnie bardzo dobrze przygotowane do innowacji.\nStartupy operują na modelach kapitałowych wysokiego ryzyka i akceptują nieprzewidywalność. Zwinność jest okupiona wysokim wskaźnikiem niepowodzeń i zależnością od zewnętrznego finansowania. Mniejsze firmy, nie będące starupami, często nie posiadają celów wzrostu; funkcjonują w oparciu o stałych klientów, bez mandatów ani do modernizacji własnych operacji ani szerszego rynku.\nDuże firmy mają jasno określone cele wzrostu, znaczny kapitał oraz dostęp do narzędzi. Kadra zarządzająca w korporacjach to profesjonaliści przeszkoleni w tworzeniu i realizacji strategii, alokowaniu budżetów i skalowaniu globalnych operacji.\nReputacja dużych przedsiębiorstw jako podmiotów o ograniczonej zdolności do zmian dotyczy głównie ich historycznej działalności. Te kluczowe procesy są zoptymalizowane pod kątem przewidywalności i mitygacji ryzyka. Jednak, dysponując znacznymi zasobami, korporacja może bardzo elastycznie strukturyzować działania innowacyjne. Na przykład: tworząc dedykowane jednostki, organizacja ogranicza biurokrację, pozwalając nowym pomysłom rozwijać się niezależnie i szybciej.\nPrzeszkody # Gdy przedsiębiorstwo próbuje wprowadzać innowacje w ramach lub obok swoich standardowych ram operacyjnych, napotyka punkty oporu.\nKultury korporacyjne często piętnują błędy. Domyślnym celem jest stabilność. Innowacja natomiast, wymaga eksperymentowania i akceptacji porażek. Tradycyjne oceny wyników nie sprawdzają się przy projektach eksperymentalnych. Zniechęcają do podejmowania niezbędnego ryzyka. Pracownicy naturalnie będą optymalizować swoje działania pod kątem metryk, które wspierają ich wynagrodzenie i rozwój kariery.\nPodobną barierę tworzą modele finansowe. Presja na dowożenie kwartalnych zysków przyćmiewa cierpliwość wymaganą przy inwestycjach długoterminowych. Tradycyjne cykle budżetowe przydzielają fundusze cyklicznie, w oparciu o przewidywalne zwroty, co utrudnia stosowanie zwinnych motodyk. Co więcej, ocenianie innowacji na wczesnym etapie za pomocą wskaźników dojrzałego rynku, takich jak zwrot z inwestycji (ROI) czy udział w rynku, spycha obiecujące pomysły na margines, zanim zdążą ugruntować swoją pozycję 1.\nKolejnym czynnikiem jest Kultura. Innowacja wymaga pozycjonowania i wsparcia kadry zarządzającej. Bez takiej ochrony, obiecujące inicjatywy padają ofiarą polityki. Interesariusze, skupiając się na status quo, mogą stawiać opór zmianom, które zagrażają istniejącym procesom lub wpływom. Ochrona nowych inicjatyw jest obowiązkiem kierownictwa, zapewniającym nowym przedsięwzięciom przestrzeń do wykazania swojej wartości.\nWartość dla klientów # Aby działać sprawnie, wiele organizacji stosuje metodę Jobs-to-be-Done (JTBD). Podejście to przesuwa punkt ciężkości z cech produktu na postęp, który klient próbuje osiągnąć:\nKiedy kupujemy produkt, w zasadzie „zatrudniamy” go, aby pomógł nam wykonać określone zadanie. Jeśli dobrze się z tego wywiąże, następnym razem, gdy staniemy przed tym samym wyzwaniem, zatrudnimy ten sam produkt.2\nZespoły czasami błędnie interpretują koncepcję JTBD. Częstym jest mylenie „zadania” (job) z atrybutem produktu (feature), rutynową czynnością lub cechami klienta 3 4. Na przykład, określenie optymalnego przedziału wiekowego klientów nie daje informacji o tym, dlaczego klienci wybierają produkt. Prowadzi to do budowania rozwiązań, które nie adresują rzeczywistej potrzeby, dla której klient chce „zatrudnić” produkt.\nSilosowe struktury organizacyjne pogłębiają te błędne interpretacje. Realizacja strategii opartej na JTBD wymaga współpracy między funkcjami. Silosy blokują dzielenie się spostrzeżeniami o klientach. Marketing, sprzedaż i zespoły produktowe mają pojedyncze fragmenty układanki ale nie widzą spójnego obrazu klienta. Przełamanie silosów jest strukturalnym warunkiem wstępnym dla każdej innowacji zorientowanej na klienta.\nArchitektura i zarządzanie # Liderzy technologiczni mogą wspierać wdrażanie innowacji poprzez modułowość (decoupling). Na przykład, dyrektor ds. technologii może ułatwiać wykorzystywanie danych bez jednoczesnego wymuszania zgodności z historycznymi \u0026ldquo;release cycles\u0026rdquo;. Kolejnym zadaniem CTO jest zapewnienie infrastruktury do skalowania i eksperymentów. Tutaj niezwykle dobrze sprawdza się cloud.\nPostęp poprzez przedsiębiorczość # Środowiska korporacyjne mają potencjał do wspierania innowacji poprzez uwolnienie zespołów od tradycyjnych metryk i tworzenie przestrzeni na wczesne porażki i naukę na błędach. Wymaga to cierpliwości i gotowości do oceniania postępów w oparciu o walidację prototypów i informacje zwrotne od klientów, a nie natychmiastowe zyski finansowe.\nGdy dojrzała organizacja skutecznie połączy swoje zasoby z dobrze spozycjonowaną strategią innowacji, tworzy konkurencyjne środowisko sprzyjające wzrostowi. Ekosystem korporacyjny posiada wszystkie niezbędne komponenty, aby przewodzić w postępie technologicznym i rynkowym, o ile jest zarządzany z jasnością i determinacją.\nInnovation Killers: How Financial Tools Destroy Your Capacity to Do New Things\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nKnow Your Customers’ “Jobs to Be Done”\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nAvoid These Common Mistakes When Getting Started With Jobs-To-Be-Done\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nWhy most people get Jobs to be Done wrong\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\n","date":"14 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pl/posts/enterprise-innovation-ecosystem/","section":"","summary":"","title":"Korporacje to ekosystem innowacji","type":"posts"},{"content":"With over 20 years in the software industry — including nearly five years as a Chief Technology Officer - I have built systems that drive growth, and led engineering teams laser-focused on business value. I have learned firsthand that successful innovation is engineered, not accidental.\nToday, I apply this experience to help clients capture the full power of Agentic and Voice AI. I bridge the gap between technical possibilities and business strategy, ensuring that innovation is balanced with compliance (EU AI Act, GDPR).\nI am based in Poland, EU.\nMentoring # I am an experienced mentor, with strong emphasis on strategy, accountability and measurable outcomes.\nMy mentoring profiles for organizations I work with:\nTechnical University of Łódź Think! Foundation Contact # Reach out to me at: \u0026#32;\u0026#32; ","date":"14 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/pages/about/","section":"","summary":"","title":"About","type":"pages"},{"content":" We were all DevOps, once # When I started my journey through the IT industry, which was in middle 2000\u0026rsquo;s, average software engineer was expected to be a jack-of-all-trades type of person. I worked in teams in which software engineers were supposed to do all of backend, frontend, db reporting, testing, devops and documentation. I did not consider it being a stretch. The amount of knowledge was manageable and benefits were obvious: relatively cheap, fast, small teams. None of these tasks were of lesser importance and all team members knew it.\nWhen I moved to software services few years later, the situation started to change. We were building teams that consisted of highly specialized yet less demanding, junior roles. For instance:\nSQL report writer / data analyst PSD-to-HTML / junior frontend Unit test writer (\u0026ldquo;90% of code must be tested\u0026rdquo;) Technical writer (API documentations) Teams grew, and senior software engineers became more specialized with many of them becoming software architects. When cloud turned infrastructure into software, software architects turned into cloud architects. There was no shortage of candidates for junior roles and both candidates and budget owners were happy with compensation levels. Values of software projects covered all costs.\nSo it all made sense. Especially from the service delivery standpoint; bigger headcount meant more money and it is generally easier to hire specialized, junior roles.\nUntil it didn\u0026rsquo;t.\nIt was never the right setup # I never believed in this. IT is high tech. It is demanding, complex and rapidly changing. Few people are genuinely capable to perform in it and even fewer enjoy the idea of spending most of their waking weeks in front of an IDE. During my CTO-ship, I promoted the T-shaped-skills-profile approach, in which people specialize on the solid foundation of breadth of their industry knowledge. It allows for smaller, nimbler teams; fewer people means fewer meetings. It makes doubling up natural. Crucially, in service setting, where people switch assignments and tech stacks, it does not leave you with non-billed \u0026ldquo;SQL report writer\u0026rdquo; on your payroll.\nComing of age # AI is blamed for endangering numerous, mainly junior positions in the IT services industry. Some reckon it will make the seniority funnel dry out - seniors have to be juniors first, which is not possible, when companies abstain from hiring them.\nI do not think it is a valid concern. These juniors in question were never poised to grow. They made it to the industry because it was easy money, as opposed to having passion and talent. They develop their skills slower and often are forever stuck in middle-seniority positions. They do not become your client-facing stars nor your fix-it men.\nAI is the culprit. It writes SQL queries, unit tests and many other types of content with at-least-human quality. And it is great! It is an opportunity to go back to nimble, smart teams of experts that may have no time to deal with all the IT red tape themselves, but know what to ask for and are able to judge whatever AI throws at them. With way fewer meetings.\nThank you, AI.\n","date":"7 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/posts/how-ai-helps-to-balance-the-it-industry/","section":"","summary":"","title":"How AI helps to (finally) balance the IT industry","type":"posts"},{"content":"","date":"7 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/tags/outsourcing/","section":"Tags","summary":"","title":"Outsourcing","type":"tags"},{"content":"","date":"7 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/tags/services/","section":"Tags","summary":"","title":"Services","type":"tags"},{"content":"","date":"1 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/tags/agents/","section":"Tags","summary":"","title":"Agents","type":"tags"},{"content":" AI does not equal \u0026ldquo;more digital\u0026rdquo; # Customer interaction has never been more digital. AI hype of recent years predominantly frames it as a revolution in technology and the connection between customer interaction and AI is very obvious. But by looking at vendors\u0026rsquo; marketing, what they mean by \u0026ldquo;high quality AI\u0026rdquo; is usually not technology itself (remember megapixels?), but how indistinguishable it is from us. Some examples of recent copy-writing:\nThe world\u0026rsquo;s most realistic \u0026amp; expressive voice AI\n— hume.ai\nChat freely, interrupt, and ask follow-up questions, just like you would with a friend.\n— store.google.com\nA supportive and empathetic conversational AI.\n— pi.ai\nIn the world of apps, forms and online services, it is a welcome change. AI is the most human technology of all. In certain contexts, we want it exactly this way, conversational AI being the prime example. The less visible the technology is, the better. There is no need to learn anything new to use it and we forget about it being an intermediary between our intentions and goals.\nWe know we wanted to get there since before the LLM revolution. Serendipity is a studied attribute of recommender systems1. Variable rewards are an important component of social engagement2\nHuman mistakes # But it is not in all contexts that we praise AI for being \u0026ldquo;human-like\u0026rdquo;. There is no room for spontaneity in regulatory reporting and limited tolerance for magnanimity when filing a claim. Take a look at the comparison of how different the perception can be, depending on who the actor is:\nHuman AI wisdom bias spontaneity instability magnanimity data loss thoughtfulness latency imagination hallucination seniority obsolescence Research in human-computer interaction and organizational psychology reveals different expectations towards technology and humans3:\nTechnology is expected to reduce uncertainty. We position technology as a way to eliminate variance. We want a calculator or a GPS to be predictable. When AI mimics human unpredictability, we experience \u0026ldquo;Algorithm Aversion\u0026rdquo;4; we judge machines much more harshly for a single mistake than we do a human for the same error. Humans are expected to manage ambiguity. We position humans as superior in contexts requiring discovery of meaning and handling chaos. In creative or emotional scenarios, variability in judgment is framed as a feature, not a bug, because it allows for empathy and \u0026ldquo;reading the room\u0026rdquo; - skills that require deviating from a script. So\u0026hellip; what? # Software engineering took us to a point of free choice between how human-flexible or algorithmic-rigid our systems are. Agentic frameworks enable to mix and match binary if/else, and LLM, human-like decision points, and to defer to AI \u0026ldquo;brain\u0026rdquo; the decision on which of these two to choose and when. Agentic systems are yet to mature and LLMs are not 100% human-like but the choice is there.\nAnd I think it is a very exciting one, because it asks for a new measure to apply to virtually everything software is being applied to: A \u0026ldquo;human factor\u0026rdquo;. The \u0026ldquo;uncanny valley index\u0026rdquo; and \u0026ldquo;sensibleness\u0026rdquo; are some attempts to it, but I think we are going to develop something more applicable and aligned.\nWhatever the measure is going to be, agentic AI gives all it takes to consciously design human attributes into your systems. On both client-facing and internal, even backed processes. When organizations shake off the AI-shock, the next best step will be to introduce this conscious design and measures to track it. It is going to have a tangible impact4.\nWhat Is Serendipity? An Interview Study to Conceptualize Experienced Serendipity in Recommender Systems\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nThe Hooked Model: How to Manufacture Desire in 4 Steps\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nNoise: A Flaw in Human Judgment\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\nPeople Erroneously Avoid Algorithms After Seeing Them Err\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\n","date":"1 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/posts/ai-removes-tech-from-our-lives/","section":"","summary":"","title":"Is AI more tech? Or less?","type":"posts"},{"content":"","date":"1 stycznia 2026","externalUrl":null,"permalink":"/tags/ux/","section":"Tags","summary":"","title":"Ux","type":"tags"},{"content":"","date":"27 września 2025","externalUrl":null,"permalink":"/pl/pages/","section":"","summary":"","title":"","type":"pages"},{"content":"Aktualizacja: 2025-09-26\n1. Kim jesteśmy # Operatorem tej strony internetowej jest firma MK Consulting, zarejestrowana w Polsce, z siedzibą w Łodzi. Świadczymy usługi SaaS w zakresie automatyzacji głosowej dla biznesu.\nKontakt: # Email: privacy@mkcg.pl\nAdres pocztowy: Tylna 4c/56 90-364 Łódź, Polska\\\n2. Zakres # Niniejsza Polityka Prywatności dotyczy danych osobowych przetwarzanych, gdy odwiedzasz naszą stronę internetową, korzystasz z formularzy (np. rejestracja próbna, kontakt) oraz wchodzisz w interakcje z naszym marketingiem i wsparciem. Jeśli jesteś klientem naszego SaaS, zasady przetwarzania danych końcowych użytkowników regulowane są w naszej Umowie Powierzenia Przetwarzania Danych (DPA).\n3. Jakie dane zbieramy # Dane identyfikacyjne i kontaktowe: imię, nazwisko, email służbowy, telefon, firma, stanowisko. Treści przesłane przez użytkownika: wiadomości, cele rejestracji próbnej, notatki w formularzach. Dane techniczne i dotyczące korzystania: adres IP, informacje o urządzeniu i przeglądarce, odwiedzane strony, czas wizyty, źródło wejścia (poprzez analitykę i logi serwera). Dane kontraktowe/rozliczeniowe (klienci): osoby kontaktowe, dane rozliczeniowe, status subskrypcji, fakturowanie. 4. Źródła danych # Bezpośrednio od Ciebie (formularze, email, rozmowy). Automatycznie poprzez cookies/analitykę i logi serwera. Od Twojego pracodawcy/współpracowników, jeśli zostaniesz wskazany jako osoba kontaktowa. 5. Cele i podstawy prawne przetwarzania # Cel Przykłady Podstawa prawna (RODO art. 6) Świadczenie usług próbnych Utworzenie konta próbnego, onboarding, wsparcie Umowa (b) Odpowiedzi na zapytania Odpowiedź na formularz kontaktowy, demo Uzasadniony interes (f) lub Umowa (b) Ulepszanie strony i usług Analiza ruchu, UX Zgoda (a) – cookies analityczne Bezpieczeństwo i zapobieganie nadużyciom Wykrywanie ataków, zapewnienie dostępności Uzasadniony interes (f) Obsługa klientów i rozliczeń Kontakty, fakturowanie Umowa (b) oraz Obowiązek prawny (c) Marketing B2B Aktualizacje produktu, newslettery Zgoda (a) lub Uzasadniony interes (f) z możliwością rezygnacji Zgodę możesz wycofać w dowolnym momencie (nie wpływa to na wcześniejsze przetwarzanie).\n6. Cookies i analityka # Używamy plików cookies i podobnych technologii. Cookies niefunkcjonalne (np. Google Analytics) są uruchamiane wyłącznie za Twoją zgodą poprzez nasz baner cookies. Szczegóły znajdziesz w naszej Polityce Cookies.\n7. Udostępnianie danych # Dane osobowe przekazujemy wyłącznie zaufanym dostawcom w zakresie niezbędnym do świadczenia usług:\nAnalityka: Google Analytics (Google Ireland Ltd.) Formularze/CRM/Email: np. Formspree/HubSpot lub inne narzędzia Hosting/CDN/Infrastruktura: np. Cloudflare i dostawcy chmurowi Usługi profesjonalne: księgowość, doradztwo prawne (umowy poufności) Organy publiczne: gdy wymagają tego przepisy prawa Nigdy nie sprzedajemy danych osobowych.\n8. Transfery międzynarodowe # Jeśli dane są przekazywane poza EOG, stosujemy odpowiednie zabezpieczenia, takie jak:\ndecyzje stwierdzające odpowiedni stopień ochrony, lub Standardowe Klauzule Umowne (SCC) zatwierdzone przez Komisję Europejską. 9. Okres przechowywania danych # Przechowujemy dane osobowe tylko tak długo, jak jest to konieczne do realizacji celów opisanych powyżej:\nRejestracje próbne i dane z formularzy kontaktowych: przez czas trwania próby i do 24 miesięcy po ostatnim kontakcie, chyba że poprosisz o wcześniejsze usunięcie. Dane kontraktowe i rozliczeniowe (klienci): przez okres obowiązywania umowy oraz przez czas wymagany przez przepisy prawa (np. do 5 lat zgodnie z polskimi regulacjami księgowymi i podatkowymi). Dane analityczne (Google Analytics): zgodnie z ustawieniami narzędzia (obecnie do 14 miesięcy). Logi serwera i bezpieczeństwa: zazwyczaj do 180 dni w celach bezpieczeństwa i zapobiegania nadużyciom. Po tym okresie dane są usuwane lub trwale anonimizowane.\n10. Twoje prawa # Na mocy RODO przysługują Ci prawa do:\ndostępu do danych i uzyskania kopii, sprostowania nieprawidłowych danych, usunięcia danych („prawo do bycia zapomnianym”), ograniczenia przetwarzania, sprzeciwu wobec przetwarzania (w tym marketingu bezpośredniego), przenoszenia danych, wycofania zgody (tam, gdzie przetwarzanie opiera się na zgodzie), złożenia skargi do organu nadzorczego (Prezes UODO w Polsce). Aby skorzystać z praw, skontaktuj się z nami pod adresem privacy@mkcg.pl.\n11. Bezpieczeństwo # Stosujemy środki techniczne i organizacyjne odpowiednie do ryzyka, w tym kontrolę dostępu, szyfrowanie transmisji, zabezpieczenia sieciowe i staranną selekcję dostawców.\n12. Przetwarzanie jako podmiot przetwarzający # W zakresie, w jakim przetwarzamy dane osobowe użytkowników końcowych w ramach SaaS na zlecenie klienta, działamy jako podmiot przetwarzający, a klient jako administrator danych. Takie przetwarzanie regulowane jest w naszej Umowie Powierzenia Przetwarzania Danych (DPA).\n13. Zmiany w Polityce # Możemy aktualizować niniejszą Politykę Prywatności. Najnowsza wersja będzie zawsze dostępna na tej stronie. Zmiany istotne będziemy odpowiednio komunikować.\n14. Kontakt # W sprawach związanych z przetwarzaniem danych osobowych:\nMK Consulting\nTylna 4c/56 90-364 Łódź, Polska\nEmail: privacy@mkcg.pl\n","date":"27 września 2025","externalUrl":null,"permalink":"/pl/pages/privacy-policy/","section":"","summary":"","title":"Polityka prywatności","type":"pages"},{"content":"","externalUrl":null,"permalink":"/pl/authors/","section":"Authors","summary":"","title":"Authors","type":"authors"},{"content":"","externalUrl":null,"permalink":"/pl/categories/","section":"Categories","summary":"","title":"Categories","type":"categories"},{"content":"","externalUrl":null,"permalink":"/pl/series/","section":"Series","summary":"","title":"Series","type":"series"}]